Персонажи оживают: Логика поведения из сюжета

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать реалистичные и последовательные характеры для языковых моделей, основываясь на анализе повествования.

Процесс кодификации дерева решений позволяет систематизировать и структурировать принятие решений, обеспечивая последовательный и предсказуемый результат.

В статье представлена методика кодирования логики принятия решений персонажей в виде деревьев решений, обеспечивающая ситуативную осведомленность и последовательное поведение.

Построение последовательного и правдоподобного поведения игровых агентов зачастую затруднено неструктурированностью существующих профилей персонажей. В статье «Deriving Character Logic from Storyline as Codified Decision Trees» предложен фреймворк — Codified Decision Trees (CDT), позволяющий извлекать исполняемую и интерпретируемую логику поведения из повествовательных данных. CDT представляет профили персонажей в виде дерева условных правил, обеспечивая детерминированный выбор действий в зависимости от контекста. Способны ли такие структурированные и валидированные представления поведения значительно повысить реалистичность и предсказуемость агентов в интерактивных повествованиях?

Преодолевая Статичность: Ограничения Традиционных Профилей Персонажей

Традиционные профили персонажей, основанные на статичном текстовом описании, зачастую страдают от внутренней противоречивости и недостатка структурированности, что негативно сказывается на реалистичности ролевой игры. Вместо динамичного представления личности, эти профили представляют собой набор разрозненных фактов, которые не всегда согласуются друг с другом в различных ситуациях. Это приводит к тому, что персонаж может вести себя непредсказуемо, совершая поступки, не соответствующие заявленным характеристикам или предыстории. В результате, взаимодействие с таким персонажем становится неестественным и лишенным глубины, поскольку отсутствует целостная модель поведения, способная обеспечить правдоподобную реакцию на изменяющиеся обстоятельства. Подобный подход препятствует созданию действительно убедительных и запоминающихся образов, ограничивая возможности для полноценного погружения в игровой процесс.

Традиционные профили персонажей, основанные на статичном описании, часто не способны достоверно передать тонкости поведения, что приводит к появлению плоских и непредсказуемых героев в интерактивных сценариях. Ограниченность текстового формата не позволяет учесть контекст, мотивацию и эмоциональные реакции, необходимые для создания реалистичного образа. В результате, персонаж может действовать непоследовательно, противореча своим же заявленным характеристикам, что разрушает эффект погружения и снижает вовлеченность пользователя. Отсутствие динамической модели поведения, учитывающей изменения в окружении и взаимодействие с другими персонажами, делает их реакции шаблонными и лишенными индивидуальности.

Существующие методы, такие как агрегация текстовых профилей, часто оказываются неспособны сформировать цельный и последовательный образ персонажа из разрозненных сюжетных линий. Данный подход, собирая воедино отдельные описания, не учитывает динамику поведения и внутренние противоречия, присущие реалистичным личностям. В результате, персонаж может демонстрировать непоследовательность в действиях и мотивациях, что подрывает доверие к нему и снижает эффект погружения в интерактивное повествование. Проблема усугубляется при работе с большими объемами информации, когда отдельные фрагменты, хоть и кажутся логичными сами по себе, в совокупности создают картину, лишенную внутренней гармонии и правдоподобия. Вместо создания единого, убедительного образа, агрегация текстовых профилей зачастую приводит к калейдоскопу несвязанных черт, что делает персонажа непредсказуемым и лишает его глубины.

Отсутствие структурированного представления поведения серьезно ограничивает возможности создания по-настоящему вовлекающих и отзывчивых искусственных интеллектов. В текущих реализациях, где характерные черты и реакции агентов определяются преимущественно неструктурированным текстом, возникают сложности с моделированием последовательного и правдоподобного поведения в динамичных ситуациях. Невозможность формально описать мотивации, склонности и эмоциональные реакции приводит к тому, что виртуальные персонажи часто кажутся нелогичными или предсказуемыми, что подрывает эффект погружения и снижает реалистичность взаимодействия. Разработка более совершенных методов, позволяющих кодировать поведенческие паттерны и применять их в различных контекстах, является ключевой задачей для создания интеллектуальных агентов, способных к естественному и убедительному общению с человеком.

Кодифицированное Дерево Решений: От Данных к Поведению

Предлагаемый фреймворк “Кодифицированное Дерево Решений” (CDT) представляет собой основанный на данных подход к созданию исполняемых, ситуационно-зависимых профилей персонажей. CDT использует анализ данных для вывода логических правил, определяющих поведение персонажа в различных обстоятельствах. В отличие от традиционных описаний, CDT формирует профиль, пригодный для непосредственного использования в интерактивных системах, обеспечивая предсказуемость и согласованность действий персонажа в рамках заданного сценария. Фреймворк позволяет автоматизировать процесс создания и управления поведением персонажей, предоставляя структурированный и верифицируемый подход к моделированию их реакций.

В основе `Кодифицированного Дерева Решений` (CDT) лежит концепция деревьев решений, однако в отличие от простых текстовых описаний поведения, CDT представляет поведение персонажа в виде набора условных правил. Каждое правило состоит из условия (например, «если игрок выполнил действие X») и соответствующего действия персонажа. Такая структура позволяет четко определить, как персонаж будет реагировать в конкретной ситуации, обеспечивая предсказуемость и последовательность действий, в то время как традиционные описания часто остаются неоднозначными и требуют интерпретации.

В основе кодифицированного дерева решений (CDT) лежит использование пар «Сцена-Действие» для обучения правил поведения персонажа. Каждая пара представляет собой конкретную ситуацию (сцена) и соответствующее действие, которое персонаж в ней совершает. CDT анализирует множество таких пар, выявляя закономерности и формируя условные правила в формате «Если сцена X, то действие Y». Это позволяет создать верифицируемую модель поведения, поскольку каждое правило основано на наблюдаемых данных и может быть проверено на соответствие исходным «Сцена-Действие» парам, обеспечивая надежность и предсказуемость действий персонажа в различных ситуациях.

Структурированный подход, реализованный в рамках предложенной системы, обеспечивает предсказуемость, последовательность и вовлеченность в ролевые взаимодействия. Предсказуемость достигается за счет четко определенных правил принятия решений, позволяющих спрогнозировать реакцию персонажа на заданные условия. Последовательность гарантируется применением единого набора правил для одинаковых ситуаций, исключая случайные или противоречивые действия. Вовлеченность повышается за счет создания правдоподобных и логичных моделей поведения, которые позволяют игрокам взаимодействовать с персонажами на более глубоком и осмысленном уровне, формируя ощущение реалистичности и достоверности происходящего.

Обоснование RP осуществляется посредством кодифицированного дерева решений.

Построение Кодифицированного Дерева Решений: От Истории к Структуре

Дерево кодированных решений (CDT) строится посредством рекурсивного роста, что предполагает итеративное добавление узлов и уточнение правил на основе наблюдаемых поведенческих паттернов. На каждом этапе алгоритм анализирует данные о поведении, выявляет новые закономерности и формирует соответствующие правила, которые затем интегрируются в структуру CDT. Этот процесс повторяется до достижения необходимого уровня детализации и точности моделирования, обеспечивая адаптацию дерева к изменяющимся данным и повышение его способности к прогнозированию. Постоянное уточнение правил позволяет CDT эффективно обрабатывать сложные сценарии и генерировать адекватные решения, основываясь на накопленном опыте.

Для формирования предварительных поведенческих триггеров из нарративных данных используется комбинация генерации гипотез с помощью больших языковых моделей (LLM) и методов интеллектуального анализа данных (Rule Mining). LLM анализируют текстовые данные для выявления потенциальных связей между событиями и действиями, формируя гипотезы о факторах, запускающих определенное поведение. Далее, методы Rule Mining применяются для автоматического извлечения закономерностей и правил из этих данных, позволяя определить наиболее вероятные триггеры. Этот процесс позволяет автоматизировать процесс создания начального набора правил для кодифицированного дерева решений, существенно сокращая время и усилия, необходимые для ручного определения триггеров.

Проверка гипотез осуществляется посредством сопоставления предложенных триггеров с набором данных, состоящим из пар «сцена — действие». В рамках валидации, для каждой пары «сцена — действие» оценивается, соответствует ли предложенный триггер контексту сцены и логически приводит ли он к наблюдаемому действию. Этот процесс включает количественную оценку релевантности триггера и его способности предсказывать действие, что позволяет отфильтровать неточные или нерелевантные гипотезы и обеспечить точность правил, формирующих кодифицированное дерево решений. Для каждой пары проводится анализ соответствия, что позволяет выявить ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания, определяя надежность предложенного триггера.

Для повышения точности и устойчивости правил в кодифицированном дереве решений используются методы текстовых вложений (Textual Embedding). Данные методы преобразуют текстовые описания сценариев в векторные представления, отражающие семантическую близость между ними. Это позволяет системе идентифицировать ситуации, неявно содержащиеся в обучающих данных, и обобщать правила на новые, похожие сценарии. Векторные представления, полученные с помощью моделей, таких как Word2Vec, GloVe или BERT, используются для расчета косинусного сходства между сценариями, что позволяет системе выявлять подтекстуальные связи и избегать переобучения на конкретных формулировках.

Данный пример демонстрирует применение формирующейся гипотезы о поведении при построении CDT.

Оценка и Расширение CDT: Бенчмаркинг и Заземление

В рамках оценки разработанной системы согласованности персонажей (CDT) были использованы специализированные наборы данных — “Fandom Benchmark” и “Bandori Benchmark”. Результаты тестирования продемонстрировали значительное превосходство CDT над базовыми методами в поддержании последовательности и вовлеченности в диалогах. Анализ показал, что система способна генерировать более правдоподобные и логичные ответы персонажей, сохраняя их индивидуальность на протяжении всего взаимодействия. Такое улучшение достигается за счет более глубокого понимания контекста и способности учитывать предыдущие реплики и действия, что позволяет создавать более убедительные и захватывающие повествования.

Исследование продемонстрировало, что разработанный подход превосходит традиционные методы, такие как тонкая настройка $Fine-tuning$ и обучение с извлечением примеров $Retrieval-based In-Context Learning$ , в генерации связных и правдоподобных ответов персонажей. Особенно важно, что данная система демонстрирует повышенную точность в предсказании действий персонажей, что подтверждается высоким показателем NLI (Natural Language Inference). Это означает, что модель не просто генерирует текст, соответствующий личности персонажа, но и логически обосновывает его дальнейшие поступки, обеспечивая более реалистичное и убедительное взаимодействие.

Система CDT выходит за рамки простого описания персонажа, функционируя как система “заземления”, связывающая процесс рассуждений агента с повествовательным контекстом. В отличие от традиционных профилей, которые предоставляют статичную информацию, CDT динамически интегрирует знания о персонаже с текущей ситуацией в истории. Это позволяет агенту не просто выдавать реплики, соответствующие его характеру, а логически обосновывать свои действия и решения, исходя из событий и взаимоотношений в повествовании. Такой подход значительно повышает связность и правдоподобность поведения персонажа, делая его реакции более осмысленными и предсказуемыми в рамках заданного мира. Эффективность данной системы заключается в её способности обеспечивать контекстуальную согласованность, что критически важно для создания убедительных и захватывающих историй.

Результаты оценки показали, что разработанная система CDT превосходит традиционные профили персонажей, созданные людьми, в 39,0% случаев, согласно оценкам экспертов-людей, и в 38,0% случаев — по мнению большой языковой модели. Такое превосходство демонстрирует эффективность подхода в создании более убедительных и последовательных ответов персонажей. Более того, удалось значительно оптимизировать структуру “усиленного” CDT (Boosted CDT), уменьшив количество узлов в нем более чем в десять раз. Эта оптимизация позволила повысить эффективность системы без существенного снижения её производительности, что делает CDT более практичным и масштабируемым решением для задач, требующих реалистичного моделирования поведения персонажей.

Сравнение методов заземления показывает, что CDT-Lite (CDT) демонстрирует наилучшее соответствие результатам.

Исследование представляет собой попытку преодолеть присущую многим системам уязвимость ко времени, запечатлев логику персонажей в виде четко определенных деревьев решений. Этот подход, подобно тщательно продуманной архитектуре, призван обеспечить предсказуемость и согласованность поведения, даже когда система сталкивается с новыми, непредсказуемыми ситуациями. Как отмечал Джон Маккарти: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они достойно.» Подобно тому, как хорошо спроектированная система сохраняет свою функциональность на протяжении долгого времени, деревья решений, описанные в статье, стремятся к устойчивости и адаптивности, обеспечивая согласованность поведения персонажей, что особенно важно в контексте больших языковых моделей, где ситуацияльная осведомленность и предсказуемость критически важны.

Куда Ведет Дорога?

Представленные здесь «кодифицированные деревья решений» — лишь один из возможных способов запечатлеть эфемерную природу поведенческих моделей. Каждая архитектура, как и любая система, обречена на старение, и неизбежно возникнет потребность в новых подходах, способных учитывать растущую сложность и непредсказуемость поведенческих паттернов. Вопрос не в совершенствовании конкретного алгоритма, а в признании цикличности эволюции — в поиске способов адаптироваться к тому, что даже самые передовые «улучшения» стареют быстрее, чем мы успеваем их постичь.

Очевидным направлением развития представляется переход от описания реакций к моделированию внутренних состояний — к попыткам воссоздать не только “что делает”, но и “почему делает”. Однако, следует помнить, что сама идея «внутреннего состояния» может оказаться лишь метафорой, удобным инструментом для приближения к пониманию, но не отражающим реальную природу систем. Акцент на ситуационной осведомленности, безусловно, важен, но истинный вызов заключается в создании систем, способных предвидеть не только текущую ситуацию, но и ее возможное развитие.

В конечном счете, задача заключается не в создании идеального «искусственного интеллекта», а в принятии факта, что любая модель — это упрощение, приближение к сложной реальности. Именно признание ограниченности наших инструментов и позволяет двигаться вперед, искать новые способы взаимодействия с системами, которые, подобно нам, живут в потоке времени и неизбежно меняются.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10080.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 15:42

🚀 Квантовые новости